「后训练框架」共找到 5015 篇相关文章
谷歌开源新Deep Research范式，教Agent学会真正的思考。
周末谷歌发博客讲Deep Research，它重新定义一些Agent常见范式。现在多数Agent模式缺全局观，谷歌让AI先打草稿再迭代修正。新框架含技巧，在多任务上超OpenAI，已可试用。
AIGC全生命周期业务风控白皮书，从备案到运营的合规与安全实践
2025年9月15日《人工智能安全治理框架》2.0版发布，为AI风险防控指明方向。数美科技发布《AIGC全生命周期业务风控白皮书》，构建全生命周期业务风控体系，涵盖合规备案、安全评测、账号与内容风控等多方面。
震撼实锤！清华姚班校友揭「1.4×加速」陷阱：AI优化器为何名不符实？
为降低大模型预训练成本，近年新优化器频出，宣称加速1.4×到2×却难落地。斯坦福研究指出方法学缺陷，对比不同缩放范式加速差异，给出优化器设计见解，证实严格基准评测必要。
精准医疗与AI融合：数据驱动下的个性化健康未来｜甲子引力X
在「2025甲子引力X中国科技产业投资大会」上，5位投资人围绕AI赋能医疗投资的机遇与挑战展开探讨。他们各有投资偏好与见解，还指出风险，最后畅想了AI改造后的健康未来。
通用LLM压缩算法，居然藏视频编码里！2.5bit实现4bit性能，硬件无缝支持
LLM.265研究发现，视频编码器是高效的大模型张量编码器，现成视频编解码硬件压缩AI模型数据效率高。它灵活控制码率、可压缩多种张量，还能利用GPU硬件加速。实验显示其压缩效果显著。
如何破解海量内容审核难题？快手安全大模型技术探索与应用实践
在数字内容爆炸式增长下，传统内容审核模式难应对挑战。快手安全算法中心负责人刘梦怡分享自研多模态大模型技术方案与应用实践，涵盖架构、数据、训练等，还介绍审核智能化应用及未来展望。
AI三问：Agent、LLM、RAG，一文厘清！
文章介绍大语言模型（LLM）、检索增强生成（RAG）和AI智能体（Agent）三种架构。阐述其概念、工作原理、应用场景、优缺点，还做了横向对比，给出选用建议，最后提及混合架构与未来趋势。
苹果新研究：不微调、不重训，如何让AI提问效率暴增6.5倍？
苹果与牛津、港城大合作提出 BED - LLM 方法，能让 AI 解决问题能力提升 6.5 倍，无需微调重训。它基于序贯贝叶斯实验设计框架，通过三重智慧设计，经测试全面超越基准方法，或开启‘智慧对话’时代。
突破企业AI落地的瓶颈：LangGraph × OceanBase 的融合数据层深度实践与解析（附源码）
麻省理工报告显示约95%企业实施AI后未获商业回报。文章从企业级AI应用场景切入，探讨数据层需求，通过Demo展示LangGraph与OceanBase融合构建数据底座，解决企业AI落地瓶颈，附源码。
社区供稿 | 开源多模态大模型新突破，书生·万象3.5发布，通用能力、推理能力与部署效率全面升级
2025年8月26日上海AI实验室开源发布书生·万象InternVL3.5，通过创新技术实现推理、部署和通用能力全面升级。它有多种尺寸模型，多项性能领先，还加强了智能体核心能力，应用场景广泛。